Personnel policy and defence economics: The relationship between efficiency and costs in the armed forces
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the impact of human resources policy on the economic efficiency of the armed forces, with a focus on cost optimisation and combat readiness. The study analysed human resource management models, including contract recruitment, long-term workforce planning, short-term training programmes and rotation, and their impact on economic performance in the armed forces of countries such as the United States, the United Kingdom, Germany, Sweden, Canada, Australia, Israel, France, Italy, Spain, India, Romania, Pakistan, Norway, and Ukraine. Furthermore, a comparative analysis of the defence sector of these countries was conducted, with a special focus on the personnel policy of the Ukrainian defence sector. The study also conducted a SWOT-analysis of these models, which helped to assess their strengths and weaknesses, opportunities and threats to the economic efficiency of the defence sector. Specifically, contract recruitment provides flexibility in staffing levels but can lead to low staff loyalty, while longterm workforce planning promotes stability but requires significant investment. The findings showed that effective career planning, exacting standards of recruitment, regular training, and social support are key factors that contribute to cost optimisation and staff stability. Furthermore, the integration of technological training improves resource efficiency and reduces maintenance costs. The SWOT analysis demonstrated that a hybrid model that combines elements of different approaches ensures adaptability in crisis situations but requires careful management due to the heterogeneity of the workforce. Based on the findings, the study offered recommendations for optimising human resources policy to increase the cost-effectiveness of the armed forces, particularly through flexible recruitment programmes, the use of civilian specialists for non-critical positions, and the integration of reservists to perform support tasks in crisis conditions, with a detailed analysis of their implementation in the Ukrainian defence sector. The findings confirm that a balanced human resources policy allows maintaining combat readiness while reducing overall defence sector costs
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».